【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（4）-自制数据集及训练（使用makesense标注数据集）

如何制作和训练自己的数据集

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  • 创建数据集
    • 1.搜索需要的图片
    • 2.创建标签
      • 标注数据集地址：
      • 放入图片后选择目标检测
      • 创建文档，每个标签写在单独的一行
      • 上传结果
      • 此处可以编辑类别
      • 把车框选选择类别即可
      • 导出数据
    • 3.新建一个目录放数据
      • 写yaml文件
    • 4. 测试训练效果
  • 防止pychram检索数据集的方法

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首先是创建.yaml数据集
1）首先指明数据集的根目录在哪里，训练集，验证集，测试集他们文件夹的相对路径
2）指定训练中有多少个类
3）指定这些类代表什么含义
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创建数据集

1.搜索需要的图片

这里名字最好保存为英文，保存在data下面
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2.创建标签

标注数据集地址：

https://www.makesense.ai/

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放入图片后选择目标检测

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创建文档，每个标签写在单独的一行

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上传结果

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此处可以编辑类别

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从上往下依次是
标签列表
导入图片
导入标注
导出标注
用训练好的检测

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一般用矩阵标注

把车框选选择类别即可

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导出数据

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需要归一化
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3.新建一个目录放数据

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继续在该目录下新建
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新建目录如图
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把图片和标注的数据放入
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写yaml文件

直接复制一个，并命名为mydata
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更改如图
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更改train.py里的数据集路径
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开始训练
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4. 测试训练效果

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拷贝到 detect.py
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更改后
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点击运行
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防止pychram检索数据集的方法

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